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Category: AWS Compute Optimizer

AWS Compute Optimizer 업데이트 – 룩백 기간을 3개월로 연장하는 향상된 인프라 지표 제공

AWS Compute Optimizer는 기계 학습을 사용하여 사용률 지표 기록을 분석함으로써 비용을 절감하고 성능을 개선할 수 있도록 사용자 워크로드에 맞는 최적의 AWS 리소스를 추천합니다. 리소스를 과다 프로비저닝하면 불필요한 인프라 비용이 발생하고, 과소 프로비저닝하면 애플리케이션 성능이 저하될 수 있습니다. Compute Optimizer는 사용자의 활용 데이터에 기반하여 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 인스턴스, Amazon Elastic Block Store(EBS) 볼륨 […]

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AWS Compute Optimizer 신규 기능 — 비용 절감 기회와 성능 위험을 예측하는 리소스 효율성 지표

AWS Compute Optimizer는 클라우드에서 다양한 워크로드를 실행한 Amazon의 경험에서 얻은 지식을 적용하여 워크로드 패턴을 식별하고 최적의 AWS 리소스를 추천합니다. 이제 AWS Compute Optimizer가 AWS 리소스를 얼마나 효율적으로 사용하고 있는지 평가하는 데 도움이 되는 권장 사항과 함께 리소스 효율성 지표를 제공한다는 사실을 공유하게 되어 기쁩니다. 대시보드는 계정 수준에서 비용 절감 및 성과 개선 기회를 보여줍니다. 대시보드에서 […]

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AWS Compute Optimizer, 서울 리전 출시

AWS Compute Optimizer는 기계 학습 기법을 활용하여 EC2 인스턴스 및 Auto Scaling 사용률 데이터를 기반으로 비용 및 관리 최적화를 해 주는 신규 서비스입니다. 지난 12월 re:Invent에서 정식 출시된 이후 이번에 서울 리전을 포함해서 11개 리전에 확대되었습니다. AWS Compute Optimizer는 M, C, R, T 및 X 인스턴스 제품군의 독립형 EC2 인스턴스와 자동 스케일링 기능에 대한 EC2 […]

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AWS Compute Optimizer – 기계 학습 기반 사용자 맞춤형 클라우드 자원 최적화 서비스 출시

Amazon EC2 인스턴스 유형에 대해 자주 받는 질문 중 하나는”애플리케이션에 적합한 인스턴스 유형을 어떻게 선택할 수 있습니까?”라는 것입니다. 올바른 인스턴스 유형을 선택하는 것은 예상되는 일상적인 변수를 고려하여 애플리케이션 성능 특성을 파악하고 이러한 특성에 맞는 인스턴스 유형을 선택해야 합니다. 그런 다음, 주요 지표를 모니터링하여 올바르게 선택했는지 확인하고 시간을 두고 반복적으로 인스턴스 유형을 조정해 애플리케이션의 비용 대 […]

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